CPU: Intel Core i5-6200U @ 4x 2.8GHz
RAM: 3078MiB / 7853MiB
And qwen2.5-coder:3b run's fine, even though it's all running from #cpu
Runs a summarizer I just made for #doom #emacs #ai slow but not useless.
https://www.wacoca.com/games/1359964/ 【ゆっくり解説】Ryzen X3D全9モデル頂上決戦! 最強ゲーミングCPUの座を賭けた14ゲーム徹底検証! ##GAMING #amd #cpu #Game #GameNews #games #GamingNews #Intel #NVIDIA #Ryzen #ガジェット #グラボ #ゲーミング #ゲーム #ゲーム攻略 #ゲーム最新情報 #ゆっくり解説 #自作PC

gaining access to entire CPU via GPU is a new level of "computers were a mistake"  

in all seriousness though, it's so impressive and mindblowing https://gddr.fail/

#Nvidia #Hardware #InfoSec #Tech #Technology #Embedded #GPU #CPU

GPU Memory Exploits

Cross-Component Rowhammer Attacks from Modern GPUs

288MBキャッシュに52コア、Intel Nova LakeがデスクトップCPUの階層を消す

IntelのデスクトップCPUロードマップが大きく動き出した。次世代「Nova Lake」(Core Ultra 400シリーズ)の詳細なSKUリストが複数のリーカーから流出し、最上位モデルは52コア・288MBキャッシュという現行Arrow […]

https://xenospectrum.com/intel-nova-lake-52-core-sku-leak/

Intel's Nova Lake CPUs gear up to seize AMD’s 3D V-Cache gaming throne — early leak points to up to 52 cores, blazing DDR5-8000 support, and massive 175W TDP

Battle for gaming supremacy

Tom's Hardware
Wow, #groundbreaking news! 🤯 You can now build #local #AI #agents with #Python and #C on #AMD #hardware. 🚀 Because who wouldn't want their PC to start a #revolution from the comfort of their CPU? 🤖🔨
https://amd-gaia.ai/docs #CPU #HackerNews #ngated
Welcome - GAIA SDK

Build local AI agents in Python and C++ for AMD hardware.

GAIA SDK
🌘 視覺化 CPU 管線技術
➤ 從管線設計到危害處理:解析 CPU 高效能運算的核心機密
https://timmastny.com/blog/visualizing-cpu-pipelining/
本文深入淺出地解析了 CPU 管線(Pipelining)的運作機制。作者以 32 位元 MIPS 架構為例,說明單週期處理器如何演進為多階段管線,以提升執行效率。文中重點探討了指令解碼、危害偵測(Hazard Detection)、資料轉送(Forwarding)以及分支預測等技術細節。透過解釋「氣泡」(bubbles)與管線暫存器如何協同運作,作者具體展現了硬體設計中如何解決資料與控制相依性問題,為理解現代高效能處理器奠定了清晰的基礎。
+ 這篇文章對於理解流水線的危害偵測單元(HDU)與轉送單元(FU)的協作非常有幫助,特別是關於如何用「氣泡」來類比暫停處理的概念,讓人瞬間秒懂。
+ 很好的入門文章!雖然原文提到這些技術在現代複雜處理器中還有更多細節,但作為理解 MIPS 五階段管線運作的架構基礎,
#電腦架構 #CPU 設計 #處理器管線 (Pipeline) #系統工程
Visualizing CPU Pipelining | Tim Mastny

Visualizing CPU Pipelining | Tim Mastny